YC 油管分享 Vibe Coding 技巧，视频中 YC X25 创始人们分享了一些 Vibe Coding 技巧，Y Combinator 合伙人 Tom Blomfield 分享了详细建议。

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🌈 YC 创始人的 Vibe Coding 技巧

- Nicole Lu (Sieve): 如果 AI IDE 卡住或陷入循环，尝试将代码直接粘贴到 LLM 的网页界面中提问。

- Skyler Ji (Human Behavior):
🌟同时使用多个 AI 编程工具（如 Cursor 和 Windsurf），利用各自优点（Cursor 速度快，Windsurf 思考更深入）。
🌟在一个工具思考时，使用另一个工具处理其他任务（如前端修改）。
🌟可以给不同工具相同的上下文和任务，比较生成结果，择优使用。

- Sacha Servan-Schreiber (Tinfoil):
🌟将 Vibe Coding 视为一种新的编程“语言”，输入是自然语言而非代码。
🌟需要提供非常详细的上下文和信息才能获得好的结果。

- Arshad Shaikh (Leeroo):
🌟采用“反向”方法，先手动编写测试用例（Test Cases），为 LLM 提供明确的“护栏”。
🌟然后让 LLM 生成代码来通过这些测试。

- Antoni Gmitruk (Authed):
🌟在让 AI 编程工具在代码库中自由发挥前，先花时间与纯 LLM 沟通，明确项目范围和架构。
🌟确保理解要构建的目标。

- Jack Swisher (Beluga Labs):
🌟监控 LLM 是否陷入“兔子洞”（反复生成无效或奇怪的代码）。
🌟如果发现这种情况（如需要不断复制粘贴错误信息），应暂停并分析原因，可能是上下文不足。可以反问 LLM 为何失败。

🌈 Tom Blomfield 的 Vibe Coding 详细建议

1. 选择工具:
🌟新手：可从 Replit、Lovable 等具有易用可视化界面的工具开始，适合快速尝试 UI。
🌟有经验者：可直接使用 Windsurf、Cursor、Claude Code 等更强大的工具。

2. 先规划，再编码:
🌟不要期望 AI 能“一键生成”整个复杂产品。
🌟与 LLM 合作制定详细的计划（如写入 Markdown 文件），分阶段、分模块执行。
🌟过程中不断回顾和修订计划（标记完成、删除、添加待办）。

3. 使用版本控制 (Git):
🌟极其重要，将 Git 作为安全网。
🌟每次让 AI 做修改前，确保代码库是干净的（Clean Git State）。
🌟如果 AI 搞砸了，果断使用 git reset --hard 回滚，然后在干净的基础上重新尝试，甚至可以把正确的解决方案反馈给 AI。
🌟避免在错误代码上层层叠加修复。

4. 编写测试:
🌟编写（或让 LLM 编写）测试，尤其是高层级的集成测试（模拟用户端到端的操作）。
🌟测试能捕捉到 AI 修改代码时可能引入的意外回归（Regression）。

5. 修复 Bug:
🌟直接将错误信息（来自服务器日志、浏览器控制台等）复制粘贴给 LLM，通常足以让其定位并修复。
🌟对于复杂 Bug，先让 LLM 分析并提出几种可能的原因，再尝试修复。
🌟每次失败的修复尝试后，使用 Git 回滚，避免代码越来越糟。

6. 利用文档:
🌟目前 LLM 直接读取在线 Web 文档效果可能不佳。
🌟可以将相关 API 文档下载到本地项目子目录中，然后指示 LLM 读取这些本地文档。

7. 将 LLM 作为老师:
🌟让 LLM 逐行解释它生成的代码或你不熟悉的代码。
🌟这是学习新技术或语言的好方法。

8. 处理复杂功能:
🌟在干净的代码库中，将复杂功能作为一个独立的“参考实现”项目来构建。
🌟验证其工作正常后，再让 LLM 参考这个实现，将其整合到主项目中。

9. 保持模块化:
🌟小文件和模块化对人类和 LLM 都友好。
🌟代码更易于理解和维护，减少修改时的意外影响。

10. 选择合适的技术栈:
🌟成熟、约定俗成的框架（如 Ruby on Rails）效果往往更好，因为有大量高质量、一致的训练数据。
🌟较新或小众的技术栈（如 Rust、Elixir）可能效果稍差（但情况在快速变化）。

11. 使用截图:
🌟将 UI Bug 的截图或设计灵感的截图直接粘贴给 AI 编程助手。

12.使用语音输入:
🌟利用 Aqua Voice 等工具，可以通过语音输入指令，速度比打字快。AI 对转录中的微小语法或标点错误容忍度较高。

13.经常重构:
🌟当代码能工作且测试通过后，及时进行重构。
🌟可以要求 LLM 识别重复代码或提出重构建议。

14. 持续实验:
🌟AI 编程领域日新月异，每周都有新进展。
🌟不断尝试新的模型和工具，了解它们在不同任务（规划、编码、调试、重构）上的优劣。